Characteristics of children and youth who visit the emergency department for a behavioural disorder.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Relatively little is known about children who present to emergency departments (EDs) to stabilize acute emergencies related to behavioural disorders. This study describes patient and treatment characteristics of such children/youth. METHODS: We conducted a retrospective medical record review of consecutive ED presentations made by children/youth (10 to 17 years) between January 2009 and December 2011 for visits with a main discharge diagnosis of hyperkinetic disorder, mixed disorder of conduct and emotions, or conduct disorder. Socio-demographic and ED visit data were analyzed descriptively. RESULTS: During the study period, 365 consecutive presentations made by 325 children/youth. The most common presenting complaints were related to depression/self-harm (45.8%) and violent behaviours (28.8%). Many children/youth had a previously diagnosed psychiatric disorder (59.4%) and identified being under the care of a child psychiatrist (42.2%). The majority of ED visits were triaged as urgent or emergent (51.5% and 41.1%, respectively) and included mood and suicidality assessments (84.7% and 80.8%, respectively). Follow-up with various services was made for all visits. CONCLUSION: Children and youth presented to the ED for a behavioural disorder had urgent needs related to self-harm, depression and violent behaviours. These findings draw attention to the important role of the ED in managing physical safety and well-being concerns for families and recommending follow-up in the post-crisis period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».